बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक बड़ा डेटासेट, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के भीतर, डेटा के एक संग्रह को संदर्भित करता है जो आकार और जटिलता में व्यापक है। बड़े डेटासेट का महत्व मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बढ़ाने की क्षमता में निहित है। जब कोई डेटासेट बड़ा होता है, तो इसमें शामिल होता है
उत्सुकतापूर्वक निष्पादन के पक्ष में TensorFlow 2.0 से सत्र क्यों हटा दिए गए हैं?
TensorFlow 2.0 में, उत्सुक निष्पादन के पक्ष में सत्रों की अवधारणा को हटा दिया गया है, क्योंकि उत्सुक निष्पादन तत्काल मूल्यांकन और संचालन के आसान डिबगिंग की अनुमति देता है, जिससे प्रक्रिया अधिक सहज और पायथोनिक बन जाती है। यह परिवर्तन TensorFlow के संचालन और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। TensorFlow 1.x में, सत्रों का उपयोग किया गया था
अब Google क्लाउड डेटालैब का प्रतिस्थापन क्या है क्योंकि इसे बंद कर दिया गया है?
Google क्लाउड डेटालैब, डेटा अन्वेषण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक लोकप्रिय नोटबुक वातावरण, वास्तव में बंद कर दिया गया है। हालाँकि, Google ने उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक वैकल्पिक समाधान प्रदान किया है जो अपने मशीन सीखने के कार्यों के लिए डेटालैब पर निर्भर थे। Google क्लाउड डेटालैब के लिए अनुशंसित प्रतिस्थापन Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म नोटबुक है। Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म नोटबुक है
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क्या Google क्लाउड में मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पहले Google स्टोरेज (GCS) पर एक डेटासेट अपलोड करना आवश्यक है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, क्लाउड में प्रशिक्षण मॉडल की प्रक्रिया में विभिन्न चरण और विचार शामिल होते हैं। ऐसा ही एक विचार प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का भंडारण है। हालाँकि मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले डेटासेट को Google स्टोरेज (GCS) पर अपलोड करना कोई अनिवार्य आवश्यकता नहीं है
क्या कोई स्थानीय कंप्यूटर की सीमा से अधिक आकार के डेटासेट पर मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लचीले क्लाउड गणना संसाधनों का उपयोग कर सकता है?
Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म कई प्रकार के टूल और सेवाएँ प्रदान करता है जो आपको मशीन सीखने के कार्यों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है। ऐसा ही एक उपकरण Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए एक प्रबंधित वातावरण प्रदान करता है। इस सेवा के साथ, आप आसानी से अपनी प्रशिक्षण नौकरियों को बढ़ा सकते हैं
Google क्लाउड मशीन लर्निंग में मॉडल कैसे बनाएं?
Google क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन में एक मॉडल बनाने के लिए, आपको एक संरचित वर्कफ़्लो का पालन करना होगा जिसमें विभिन्न घटक शामिल हों। इन घटकों में आपका डेटा तैयार करना, आपके मॉडल को परिभाषित करना और उसे प्रशिक्षित करना शामिल है। आइए प्रत्येक चरण को अधिक विस्तार से जानें। 1. डेटा तैयार करना: मॉडल बनाने से पहले, अपना डेटा तैयार करना महत्वपूर्ण है
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को मापने में मूल्यांकन डेटा की क्या भूमिका है?
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को मापने में मूल्यांकन डेटा महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह इस बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और दी गई समस्या को हल करने में इसकी प्रभावशीलता का आकलन करने में मदद करता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग और मशीन लर्निंग के लिए Google टूल के संदर्भ में, मूल्यांकन डेटा कार्य करता है
मॉडल चयन मशीन लर्निंग परियोजनाओं की सफलता में कैसे योगदान देता है?
मॉडल चयन मशीन लर्निंग परियोजनाओं का एक महत्वपूर्ण पहलू है जो उनकी सफलता में महत्वपूर्ण योगदान देता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग और मशीन लर्निंग के लिए Google टूल के संदर्भ में, सटीक और विश्वसनीय परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल चयन के महत्व को समझना आवश्यक है। मॉडल चयन का तात्पर्य है
किसी प्रशिक्षित मॉडल को बेहतर बनाने का उद्देश्य क्या है?
किसी प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग करना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम है, विशेष रूप से Google क्लाउड मशीन लर्निंग के संदर्भ में। यह किसी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को किसी विशिष्ट कार्य या डेटासेट के लिए अनुकूलित करने के उद्देश्य से कार्य करता है, जिससे इसका प्रदर्शन बढ़ता है और यह वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अधिक उपयुक्त बनता है। इस प्रक्रिया में समायोजन शामिल है
मशीन सीखने की प्रक्रिया में डेटा तैयार करने से समय और मेहनत कैसे बच सकती है?
डेटा तैयारी मशीन सीखने की प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, क्योंकि यह यह सुनिश्चित करके समय और प्रयास को महत्वपूर्ण रूप से बचा सकती है कि प्रशिक्षण मॉडल के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा उच्च गुणवत्ता वाला, प्रासंगिक और उचित रूप से प्रारूपित है। इस उत्तर में, हम डेटा पर इसके प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करते हुए यह पता लगाएंगे कि डेटा तैयारी इन लाभों को कैसे प्राप्त कर सकती है
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